Выбор правильной большой языковой модели может чувствовать себя подавляющим с таким количеством вариантов, особенно если вы точно не живете и не дышите искусственным искусством

Но поскольку мы работали через каждого из них, у нас есть реальное представление о том, в чем они хороши (и где они не хватает).

Итак, давайте поговорим о том, что использовать, когда.

Chatgpt & Openai-O1: надежные круглые раунд

Давайте начнем с Chatgpt и Openai-O1.

Последняя модель Openai впечатляет, и люди раскручены по поводу его навыков «рассуждения» -в отправной точке она предназначена для того, чтобы справиться с более логически тяжелыми вещами с творческими задачами, в которых CHATGPT всегда был великолепен.

Почему нам это нравится

• Большой на логике: Openai-O1 использует то, что называется рассуждением. В более простых условиях лучше пройти сложные проблемы шаг за шагом.
• Пользовательские GPT: Эта функция позволяет нам создавать модели, которые запоминают инструкции, специфичные для нашей работы. Если нам это нужно, чтобы мыслить как менеджер проекта или помощник в социальных сетях, мы можем настроить его всего за несколько кликов.

Где это доходит до короткого

• Излишний для основных вещей: Большую часть времени GPT-4 может выполнить работу. Openai-O1 загорается сложными задачами, но вы можете не заметить большую разницу для более простых вариантов использования.
• Не квантовый скачок: Большие улучшения за кулисами. Если вы ожидаете увидеть огромные изменения в ежедневном использовании, вы можете быть перегружены.

Когда вы собираетесь его использовать: Все, что связано с более сложной логикой, или когда вам нужны адаптируемые ответы, например, для кодирования или подробного редактирования контента.

Клод из Антрии: Суммизатор и чемпион рассказывания историй

Клод-это наше время, чтобы суммировать и разобраться в длинных документах.

Это также фантастика в рассказывании историй, что полезно, если вы находитесь в создании контента или необходимо упростить тесную информацию.

Что выделяет это

• Резюме документа: Claude отлично подходит для кипения информации, поэтому это идеально, когда у нас есть огромные документы M, и вам нужно быстрое резюме.
• Легко -О -Ф: Антропные проекты -функция позволяет нам настраивать индивидуальные инструкции для повторных задач. Это кажется более интуитивно понятным, чем настройка Chatgpt.

Чем ухаживать

• Пределы размера файла: Если вы загружаете большой файл (более 20 МБ), иногда Клод бросает подгонку. Мы обычно сжимаем PDF, чтобы обойти это, но стоит знать.

Лучший случай: Сводка или создайте контент, когда вам нужен простой, надежный инструмент, который легко ориентироваться.

Google Gemini: король контекста (и подкастинг)

Близнецы Google чувствуют себя в отдельной лиге, когда дело доходит до обработки многих данных.

Нам нравится, что у него есть огромное контекстное окно, что означает, что он может держать и относиться к целым книгам, если это необходимо. Кроме того, у него есть особый новый инструмент под названием Notebook LM, который делает документы мини-автоматом для вас.

Почему это круто

• Обрабатывать огромные компьютерные доски: Близнецы с ограничением 10 миллионов слов могут отслеживать массовые документы одновременно, поэтому мы можем загрузить целые библиотеки, если нам это нужно.
• Ноутбук LM: Эта функция на самом деле делает документы для резюме звука в формате подкаста Call. Это отличный способ получить суть чего -то, пока вы многозадачны.

Недостаток

• Ограниченная настройка: Хотя у него есть «жемчужина» (ответ Google на пользовательский GPT), они довольно простые. Вы не можете подключить его к другим инструментам или API, которые вы можете с Chatgpt или Claude.

Когда ты собираешься обратиться к Близнецам: Когда вам нужно обращаться с горой с помощью данных сразу, или если у вас настроение для звука, пока я делаю что -то еще.

Лама от мета: конфиденциальность и гибкость

Лама не обязательно является самым продвинутым, но поскольку это открытый исходный код, это наша конфиденциальность, когда конфиденциальность является проблемой.

В отличие от других, Llama может работать в автономном режиме на вашем компьютере, чтобы он не обменивался данными с крупной технической компанией.

Почему я бы порекомендовал это

• Сохраняет вещи частными: Поскольку Llama работает локально, мы можем быть уверены, что наши данные остаются за пределами Интернета.
• Высоко индивидуально: Открытый исходный код LAMA, что означает, что мы (или любой разработчик) можем изменить его для уникальных потребностей. Мы мало что делаем, но приятно знать, что это вариант.

Слабые места

• Не самый мощный: Это не так хорошо, как Claude или Chatgpt для высококачественного или решения проблем. Но для основных случаев использования это твердое.

Когда имеет смысл использовать: В любое время является ключом, как и в случае конфиденциальных внутренних данных, или когда вам просто нужно быстрое локальное решение.

Grok of Xai: Данные Twitter и реалистичное генерацию изображений

Grok — это весело — это родные социальные сети, интегрированные с X (ранее Twitter).

Это приличная модель и поставляется с сильным генератором изображений, Flux One, который может создавать суперреалистичные изображения. Но где это действительно сияет, рисует данные Twitter в режиме реального времени.

Почему мы его используем

• Live Twitter Insights: Grok позволяет нам посмотреть, какие тенденции или анализы популярных профилей Twitter на сайте.
• Поколение фото: Flux Вы можете создавать реалистичные изображения людей, сцен и многого другого, с небольшими ограничениями для тем.

Недостаток

• Нишевые варианты использования: Это отлично подходит для данных и фотографий в Твиттере, но не выделяется в общих задачах, таких как резюме или рассказывание историй.

Идеальное использование: Исследования в социальных сетях и генерация реалистичных изображений для контента.

Путаница: лучший друг исследователя

Подготовка технически не является LLM в традиционном смысле. Вместо этого есть исследовательский инструмент, управляемый ИИ, который извлекает информацию из Интернета, а затем использует модель для ее организации.

Это наше время, когда мне нужна быстрая, точная информация или новое мнение по теме.

Что делает его незаменимым

• Характеристики онлайн -поиска: Смущение ищет в Интернете и суммирует контент, что делает его идеальным для исследовательских задач.
• Выберите свою модель: Мы можем использовать GPT-4, Claude или даже Openai-O1 в качестве «мотора» в замешательстве, поэтому мы всегда получаем модель, которая соответствует нашим потребностям.

Предупреждения

• Двойная проверка точности: Иногда он смешивает похожие имена или рисует устаревшую информацию, поэтому хорошо пересекать важные факты.

Когда я использую путаницу: В любое время, когда я нахожусь в «режиме исследования» или нуждаюсь в обновленном понимании постов, презентаций или встреч в блоге.

Поиск правильного LLM может быть таким же простым, как сопоставление сильных сторон инструмента с вашими потребностями.

Наш совет? Попробуйте несколько и не стесняйтесь смешивать и сочетать, чтобы получить наилучшие результаты.